論文の概要: Robustifying Generalizable Implicit Shape Networks with a Tunable Non-Parametric Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12967v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 20:12:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 17:09:30.780452
• Title: Robustifying Generalizable Implicit Shape Networks with a Tunable Non-Parametric Model
• Title（参考訳）: 可変非パラメトリックモデルを用いたロバスト化一般化インプリシト形状ネットワーク
• Authors: Amine Ouasfi and Adnane Boukhayma
• Abstract要約: 無向点雲からの暗黙的形状再構成の一般化可能なモデルは一般化問題に悩まされる。 ここでは、これらの制限のいくつかをテスト時に緩和する効率的なメカニズムを提案する。 本稿では,本手法によるベースラインの改良と,合成データと実データを用いた最先端技術について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.316008740970037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feedforward generalizable models for implicit shape reconstruction from unoriented point cloud present multiple advantages, including high performance and inference speed. However, they still suffer from generalization issues, ranging from underfitting the input point cloud, to misrepresenting samples outside of the training data distribution, or with toplogies unseen at training. We propose here an efficient mechanism to remedy some of these limitations at test time. We combine the inter-shape data prior of the network with an intra-shape regularization prior of a Nystr\"om Kernel Ridge Regression, that we further adapt by fitting its hyperprameters to the current shape. The resulting shape function defined in a shape specific Reproducing Kernel Hilbert Space benefits from desirable stability and efficiency properties and grants a shape adaptive expressiveness-robustness trade-off. We demonstrate the improvement obtained through our method with respect to baselines and the state-of-the-art using synthetic and real data.
• Abstract（参考訳）: feedforward generalizable model for implicit shape reconstruction from unoriented point cloudは、ハイパフォーマンスと推論速度を含む複数の利点を示している。 しかし、インプットポイントクラウドの不適合、トレーニングデータ配布外のサンプルの誤表示、あるいはトレーニング時に見つからないトポロジなど、一般化の問題に悩まされている。 ここでは,これらの制約のいくつかをテスト時に修正する効率的なメカニズムを提案する。 我々は,ネットワーク前の形状間データと,nystr\"omカーネルリッジ回帰前の形状内正規化を組み合わせることにより,そのハイパープラメータを現在の形状に適合させることにより,さらに適応する。 得られた形状関数は、再生ケルネルヒルベルト空間で定義され、望ましい安定性と効率性から恩恵を受け、形状適応的表現性-腐食性トレードオフを与える。 本稿では,本手法によるベースラインの改良と,合成データと実データを用いた最先端技術について述べる。

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